【源码】基于Python的神经网络架构搜索与超参数优化

项目简介

本项目是基于Python的神经网络架构搜索（NAS）与超参数优化示例。借助PyTorch和Neural Network Intelligence (NNI)库，实现神经网络的自动设计与优化。通过定义模型空间和超参数搜索空间，利用NNI搜索模型架构、确定最佳超参数，优化模型在MNIST数据集上的性能。

项目的主要特性和功能

1. 数据加载与预处理：加载MNIST数据集，进行数据标准化，将其分割为训练集和测试集。
2. 模型空间定义：定义MyModelSpace类，用于设定不同的神经网络层配置。
3. 超参数搜索：利用NNI库调整特征数量（features1和features2）、学习率（lr）、批次大小（batch_size）等超参数。
4. 训练与测试：依据定义的模型空间和超参数进行模型训练与测试。
5. 可视化：运用matplotlib库绘制模型性能和损失随训练周期的变化图。
6. 神经网络架构搜索：使用NNI的NAS功能，找出在MNIST数据集上性能最优的模型架构。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python、PyTorch和NNI库。
2. 运行脚本：运行Neural_Architecture_Search.py脚本，该脚本可进行神经网络架构搜索和超参数优化。
3. 观察结果：关注训练过程中的性能指标和损失变化，以及搜索到的最佳模型架构。
4. 可视化：使用matplotlib库生成模型性能和损失的图表，直观了解模型表现。

注意：运行本项目需一定计算资源，具体取决于模型大小和搜索空间复杂度。因使用NNI库，可能需额外安装步骤，详情参考NNI官方文档。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】